カオス時系列とランダムフラクタル時系列の識別法
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概要
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ある時系列の変動がカオスによるものかノイズによるものかを知ることができれば,それぞれの特徴に応じたデータ処理や機器の制御ができるので,カオスとノイズの識別は重要な課題である。これまでにも,カオスとノイズの識別法がいくつか提案されている。埋め込み次元と相関次元の関係を見る方法や,変動予測の予測期間依存性から判定する方法などがあるが,決定的な方法はまだないようである。特に,カオスと自己相関の強いノイズであるランダムフラクタル列(RFS)との識別が難しい。そこで,本報告では、この両者を容易に識別する方法を提案する。なお本方法は定常ノイズとカオスの識別にも有功である。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-03-27
著者
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